一种用于分析MOBA游戏中“滚雪球”与“翻盘”背后原因的可视分析方法

论文：A Visual Analytics Approach for Understanding Reasons behind Snowballing and Comeback in MOBA Games

作者：Quan Li, Peng Xu, Yeuk Yin Chan, Yun Wang, Zhipeng Wang, Huamin Qu, Member, IEEE, and Xiaojuan Ma

发表：TVCG2016

简介：为了设计一款成功的MOBA（Mutiplayer Online Battle Arena）的游戏，在所有场次的游戏中必须使“滚雪球”和“翻盘”发生的比率保持在一个固定的范围来保证游戏的公平性和吸引力。游戏开发者发现在游戏设计过程中的大量选择和参数中，确定这两种事件发生的原因和触发时机非常困难。这篇论文提出了一个可视化系统来帮助游戏设计师寻找导致“滚雪球”和“翻盘”发生的关键事件和参数。该系统可以描述玩家位置，状态和关键事件的变化，同时可以揭示玩家的策略和行动，在这些信息中寻找导致“滚雪球”和“翻盘”发生的原因，并加以论证。

什么是MOBA游戏

MOBA是Mutiplayer Online Battle Arena的简称，是一种多人在线战术竞技类游戏。英雄联盟和DOTA2是市面上最典型的两款MOBA游戏。游戏的主要特征是多名玩家在同一张地图上分成两个阵营，通过互相竞争，以摧毁对方基地为目标的一种游戏模式。

为什么要研究“滚雪球”和“翻盘”

“滚雪球”描述了游戏中一方获得优势并将优势一直保持并扩大，直到获得胜利的一种过程。

“翻盘”描述了游戏中一方处于劣势，但是通过战斗和决策逆转了局势，最终获得胜利的过程。

在游戏设计中，需要保持一个“滚雪球”和“翻盘”发生频率的一种平衡来保持游戏的公平性。为了保持这种平衡，设计师需要了解这两种事件发生的原因和契机。

由于可视化非常适合用于这种游戏数据的研究，所以本文设计了一种可视化系统来帮助设计师研究这个课题。

系统设计

（1）文章首先提出了一种可视化的工作流程：

本文的主要内容集中在该流程中的可视化模块中。

（2）用户界面设计

整个界面主要通过6个视图共同工作，包括：（a）趋势图 （b）轨迹图 （c）战术地理时间轴视图 （d）资源状态变化视图 （e）战术分布和装备进化图 （f）玩家信息雷达图。

a)     趋势图

该图通过时间轴对齐的方式，描述了玩家在地理位置分布，发生的重要事件和资源变化情况上的总体趋势。

b)     轨迹图

该图模拟了游戏场景，实时再现玩家的分布和行动。

c)     战术地理时间轴视图

该图作为趋势图的扩展，展示在选定的兴趣时间段内的细节，其中每一个饼图代表一个战术行动，将鼠标悬停到饼图上可以看到行动的种类，饼图中的黑色区域描述该战术行动给玩家带了多大的资源收益。

d)     资源状态变化图

e)     战术分布和装备进化图

该图的左边部分对应每个时间点的双方阵营的战术行动的分布，有图表示的是随着时间的推移装备的进化情况。

f)       玩家信息雷达图

该图描述了整场比赛每位选手的数据总结，来代表该名选手的整体表现。

案例分析：

领域专家针对一场“翻盘”的比赛进行了研究：

通过图中的观察流程，专家发现当优势方摧毁了劣势方的内塔后，选择继续攻击劣势方的基地塔，导致多名英雄被击杀，最终导致翻盘的发生。

专家通过观察得到的信息结合自己的专业知识，推测出基地塔的攻击力过高和外塔的摧毁奖励过高会导致”翻盘”发生的太容易的假设。为了验证该假设，文章通过100场翻盘的比赛设计出了如下的热力分布图：

根据该热力图，专家们验证了在多场比赛中假设中的问题确实存在。基于此，设计师们修改了游戏参数，调整了游戏的平衡性。

根据案例的结果，我们得出结论，该可视化系统可以有效的帮助设计师寻找游戏设计中”滚雪球”和”翻盘”之间不平衡的问题。

关于论文中更多案例和细节，请参考论文：论文地址

贡献：

将改善游戏体验的焦点定为在了改善游戏设计上，发现一个用于分析snowballing和comeback原因的可视系统是有必要的。

开发了一个配套的交互可视技术来协助从游戏数据中进行知识挖掘和意义建构，帮助了领域专家探索snowballing和comeback发生的多种因素。

从单场游戏中得到的结果来探索大量游戏中的适用模式。

展示了一种与现实游戏设计师交互地合作，设计可视分析系统的经验。

思考：

该文章提供了一个用可视化解决具体问题的典型案例，通过多种视图的合作来挖掘有效信息的过程值得借鉴。

但是该系统非常依赖专家的主观判断，同时这个可视化系统的研究对象是游戏领域某个具体问题，它的其他功能还有待开发。